論文の概要: Language Models for Lexical Inference in Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05331v1
• Date: Wed, 10 Feb 2021 09:08:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-12 03:17:41.513988
• Title: Language Models for Lexical Inference in Context
• Title（参考訳）: 文脈における語彙推論のための言語モデル
• Authors: Martin Schmitt and Hinrich Sch\"utze
• Abstract要約: 文脈における語彙推論(英: Lexical inference in context, LIiC)とは、2つの非常に類似した文間のテキストの含意を認識するタスクである。 本稿では,この課題に対する事前学習言語モデル(LM)に基づいて,最初のアプローチを定式化し,評価する。 LIiC に対する事前訓練による LM の可能性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.581468205348204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lexical inference in context (LIiC) is the task of recognizing textual entailment between two very similar sentences, i.e., sentences that only differ in one expression. It can therefore be seen as a variant of the natural language inference task that is focused on lexical semantics. We formulate and evaluate the first approaches based on pretrained language models (LMs) for this task: (i) a few-shot NLI classifier, (ii) a relation induction approach based on handcrafted patterns expressing the semantics of lexical inference, and (iii) a variant of (ii) with patterns that were automatically extracted from a corpus. All our approaches outperform the previous state of the art, showing the potential of pretrained LMs for LIiC. In an extensive analysis, we investigate factors of success and failure of our three approaches.
• Abstract（参考訳）: 文脈における語彙推論(LIiC)は、2つの非常に類似した文、すなわち1つの式でのみ異なる文間のテキスト関係を認識するタスクである。 したがって、これは語彙意味論に焦点を当てた自然言語推論タスクの変種と見なすことができる。 i) 数発のNLI分類器, (ii) 語彙推論のセマンティクスを表現した手作りパターンに基づく関係帰納的アプローチ, (iii) コーパスから自動的に抽出されたパターンの変種である (ii) である。 当社のすべてのアプローチは、LIiCのための事前訓練されたLMの可能性を示して、技術の以前の状態を上回ります。 広範な分析では、3つのアプローチの成功と失敗の要因を調査します。

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